推荐系统论文笔记（12）：Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
一、基本信息
论文题目：《基于深度神经网络的推荐系统综述与创新视角》
发表时间： 2017
论文作者及其所属机构：张 S（新南威尔士大学），姚 L（新南威尔士大学），孙 A。（南洋理工大学）。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1707.07435.pdf
我的评分：5颗星
二、摘要
近年来深度学习带来的革命已经广泛应用于语音识别、图像分析、自然语言理解等多个领域，并受到了广泛关注。最新的研究表明，在信息检索系统和个性化推荐引擎等方面也取得了不错的效果。与传统的推荐模型相比，在理解用户需求、产品特性以及用户历史交互方面表现更为出色。
本文主要致力于系统性回顾当前将深度学习应用于推荐系统的现状，并以此促进推荐系统研究领域的创新发展目标。文中采用深度学习的推荐模型进行了分类，并用于区分各种不同类型的文献内容。在对已有研究成果与相关工作的全面回顾基础上，本文还对未来可能的研究方向进行了深入探讨。
三、论文的主要贡献
全面梳理了深度学习技术在推荐系统中的应用，并深入分析了相关领域的最新动态，并构建了一个系统的分类框架来改进现有的分类方法
对最新研究的综述系统性地分析了现有研究成果的特点及其优劣，并基于此专业技术人员能够方便地针对特定领域确定模型定位或识别未解决的问题。
3、讨论了此领域的一些挑战与公开问题，并阐述了将来的趋势与研究方向
四、论文的主要内容与工作
按照所采用的不同深度学习技术可以将其划分为八种类型：MLP/AE/CNN/RNN/DSSM/RBM/NADE/GAN；本文则按照所采用的不同深度学习技术可分为两大类：一类是仅依赖于单一深度学习技术的应用场景...
对过去十年间推荐系统领域的学术论文数量进行了统计，并对其整体情况进行了定性探讨。具体而言，则涵盖了研究的主要方向、所依赖的数据集类型、采用的关键评价指标以及实际应用场景等多个维度
第3章系统地阐述了多种深度学习模型及其在推荐系统中的应用情况。具体而言，在介绍MLP(Artificial Neural Networks)的基础上深入分析了自监督学习方法如AE(Autoencoder)的应用，并详细探讨了卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)和循环神经网络RNN(Recurrent Neural Networks)在序列化数据处理中的优势。此外还重点介绍了双序列对齐模型DSSM(Dual Sequence-to-Sequence Model)的设计原理以及受限玻尔兹曼机RBM(Restricted Boltzmann Machine)的工作机制，并在此基础上提出了将非线性自动编码器NADE(Nonlinear Autoencoder)与GAN(Generative Adversarial Network)相结合以优化推荐系统的创新思路
- 概述了几种深度组合模型的具体方法：基于卷积神经网络与自编码器的整合方式、基于卷积神经网络与循环神经网络的融合手段以及基于卷积神经网络与多层感知机的不同配合模式等。涵盖基于卷积神经网络与自编码器的整合方式、循环神经网络与多层感知机之间的配合机制等技术要点。具体涉及卷积神经网络与自编码器的有效融合技术以及循环神经网络与深度学习算法相结合的应用方案等细节描述。主要探讨了不同深度学习组件间的协同工作模式以及其在实际应用中的表现特点等关键内容。
5、将来的研究方向与趋势
- 利用丰富的附加信息以及特征工程手段深入挖掘物品特性并精准满足用户需求
- 研究新型深度组合模型以提升预测精度
- 基于用户的动态时序数据进行个性化推荐服务
- 跨领域应用（如采用迁移学习技术）拓展应用场景边界
- 实现高效的多任务学习方案以提高系统性能
- 引入先进的注意力机制技术优化用户体验
- 具备良好的可扩展性（支持实时数据流处理、高效管理高维数据并平衡模型复杂度与计算效率）
- 构建新型评估矩阵体系以确保客观公正的性能评估
五、总结
人工智能领域因深度学习的崛起而掀起了新的浪潮；近年来，在解决实际问题的过程中逐步取代传统方法的应用研究中使用了深度学习技术，并呈现出显著增长的趋势；同样地，在推荐系统领域中这一趋势也得到了广泛的应用与实践；本文对近年来应用深度学习于推荐系统研究的现状进行了全面梳理与深入分析，并且其结构清晰、逻辑严谨的特点使其成为初学者进入这一领域的重要入门资料。